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薪資普遍在6-8k,工作難度和強度都不大。有扎實的機器學習、數(shù)據(jù)科學基礎,熟悉自然語言處理。薪資一般在40-60k。要有一定的產(chǎn)品經(jīng)驗、懂得業(yè)務痛點。通過數(shù)據(jù)分析和建模,提出相應的營銷科學方案。薪資一般在40-60k。
你必須清楚的是你想要達到什么?如果你想用數(shù)據(jù)分析方法來支持工作決策,那么你可能需要知道數(shù)據(jù)分析的流程是什么,通過數(shù)據(jù)分析方法可以得到什么信息,這些信息可以用來支持什么樣的工作。其實在這個過程中,你會對知識的框架有一個大致的了解,并且知道如何避免無效信息。
我們的數(shù)據(jù)研究是挖掘數(shù)據(jù)之間的信息和價值,看清數(shù)據(jù)之間的關系。三種關系有明顯的區(qū)別,通過思考分析可以確定我們想研究的是數(shù)據(jù)之間的哪種關系。*,通過確認數(shù)據(jù)之間的關系,提前判斷數(shù)據(jù)類型,可以找到合理的數(shù)據(jù)研究方法。
要想成功應聘崗位,在這方面的專業(yè)能力、對相關行業(yè)的理解和熟悉度,才是最重要的因素。只要專業(yè)和行業(yè)知識和技能扎實,沒有資格證書也能夠順利入職;如果專業(yè)能力不扎實,即便有證書,也不會成為重要的加分項。想要找個好工作,還是要自己有能力。
在學習數(shù)據(jù)分析之前你需要擺正心態(tài),不要認為數(shù)據(jù)分析是一份輕松的工作。這個崗位,對你的薪資水平和生活品質的提升會起到一定的作用。一般系統(tǒng)的學習三到四個基本就差不多多了,報班學習是最快的一種方法,自學的話學習周期可能長一點。
從門檻來說,分這個方向入行門檻是比較低的,因為不需要掌握過多的編程代碼知識,python和SQL使用要求也并不高,只要能抓住重點去學就行,并不要求掌握過多工具能力,業(yè)務經(jīng)驗也是隨著工作年限的積累越來越豐富,是個持續(xù)學習的過程,之前的行業(yè)工作經(jīng)驗都是加分項。
有三個等級。分析師一般可以分為初級、中級、高級以及數(shù)據(jù)專家這些,當然不同企業(yè)可能根據(jù)企業(yè)自身情況也會有所拆分或是職級劃分。前期的話可以報班學習也是為了更好的入門,報班學習也能更好的復習提升考試的通過率。
懂設計,說到能制作報表成果,就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達分析的觀點時,懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等,只有掌握設計原則才能讓結果一目了然。否則圖表雜亂無章,數(shù)據(jù)分析內(nèi)容不能良好地呈現(xiàn)出來,分析結果就不能有效地傳達。
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